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Enregistrement W1978498169 · doi:10.1002/jbm.a.30955

Enhancement of <i>in vitro</i> osteogenesis on titanium by chemically produced nanotopography

2006· article· en· W1978498169 sur OpenAlexaff
Paulo Tambasco de Oliveira, S. Zalzal, Márcio Mateus Beloti, Adalberto Luiz Rosa, Antonio Nanci

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research Part A · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanotopographyMaterials scienceTitaniumIn vitroNanotechnologyBiomedical engineeringComposite materialMetallurgyBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The surface characteristics of biomaterials can influence protein adsorption, cellular functions, and ultimately tissue formation. Controlled chemical oxidation of titanium-based surfaces with a mixture of H(2)SO(4)/H(2)O(2) creates a nanopatterned surface that has been shown to affect early osteogenic events. The objective of this study was to evaluate the effect over time of this nanopattern on various key parameters of osteogenesis, and determine whether these effects ultimately translate into more mineralized matrix production. Osteogenic cells were obtained by enzymatic digestion of newborn rat calvaria and grown on treated and untreated titanium discs for periods of up to 14 days. Alkaline phosphatase activity peaked earlier and cell number was higher as of day 7 on the nanopatterned discs. Immunofluorescence showed that the treated surface favored early bone sialoprotein and osteopontin secretion, and fibronectin accumulation. Alizarin red staining revealed that, at days 10 and 14, there were significantly more mineralized nodules on treated than on untreated discs. These results demonstrate that simple chemical treatment of titanium with H(2)SO(4)/H(2)O(2) accelerates the in vitro osteogenic potential of calvaria-derived cells. They also suggest that this treatment may represent an advantageous approach for producing "intelligent surfaces" that stimulate bone formation and enhance bone-implant contact.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations203
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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